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當沖股票推薦的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦MaxGunther寫的 超級富豪定律:揭開麥當勞、希爾頓等15位連鎖帝國創業者,白手起家締造驚人財富的成功公式 和羅聞全,史蒂芬.佛斯特的 完美投資組合:親訪10位投資界傳奇的長勝策略都 可以從中找到所需的評價。

另外網站當沖高手陳信宏10大心法 - 期權加油站也說明:李佛摩(Jesse Livermore),有一種獨特的能力,他可以根據報價紙帶(當時的股票機器)上的買賣成交資料,判斷出那支股票接下來幾分鐘會漲,還是會跌。 現在,台灣股市也有 ...

這兩本書分別來自樂金文化 和時報出版所出版 。

中華科技大學 經營管理研究所 張佳菁所指導 劉玉惠的 投資人參與股票申購獲利影響之研究-以申購行為為干擾效果 (2021),提出當沖股票推薦關鍵因素是什麼,來自於股票公開申購、投資人申購行為、投資人申購獲利。

而第二篇論文南華大學 資訊管理學系 陸海文所指導 郭育坤的 運用直交表因素配置進行循環神經網路之最佳化研究 (2021),提出因為有 卷積神經網路、循環神經網路、田口品質工程、最佳化參數的重點而找出了 當沖股票推薦的解答。

最後網站玩當沖、追IPO,一天賺30~50萬!到頭來他卻發現:年輕時太遜則補充:... 機器人股從13元買進1萬股,才午盤已經漲到3X元,從美股、當沖、追財報、追新聞、 ... 而不是只是聽到別人說或推薦,就把自己辛苦的錢投下去再來後悔。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了當沖股票推薦,大家也想知道這些:

超級富豪定律:揭開麥當勞、希爾頓等15位連鎖帝國創業者,白手起家締造驚人財富的成功公式

為了解決當沖股票推薦的問題,作者MaxGunther 這樣論述:

★ 百萬暢銷書《蘇黎世投機定律》作者馬克斯.岡瑟力作 ★ ★ 由一貧如洗到成為超級富豪的成功公式 ★ ★ 通往財富自由必讀經典 ★   15位白手起家、主宰20世紀美國經濟的富豪驚人的成功故事。   看他們如何從一無所有,經不同成功路徑,成為富可敵國的超級富豪。   學習他們的成功公式,你也能夠成功致富!   1972年,馬克斯.岡瑟(Max Gunther)邀請讀者與他一起穿越美國最著名超級富豪的長廊。這裡的居民絕不只是普通的富豪,而是最少擁有價值相當今日7 億美元資產的超級有錢人。這部經典作品出版至今已有50 年歷史,但其價值經久不衰,因為通往財富之路的關鍵,並不會隨著時間改變。藉

由這本書,任何人都能夠學習、改編和應用這些祕密,並創造驚人的財富。   ◎一無所有的魯蛇如何突破困境致富?成為超級富豪的關鍵要素   世間一般對成功者的想像,就是天生贏家,他們似乎和我們一般人完全不同,不但擁有良好家世背景,在任何領域都能輕易脫穎而出,身邊總是圍繞一群朋友(以上的敘述是不是讓你想起那些老在IG上曬照片的人生勝利組)。   然而,本書中的超級富豪卻完全不是這類人士,他們的條件甚至可能比一般人更差,只是一無所有的魯蛇而已。他們沒有傲人的學歷,多半高中就輟學;並非含著金湯匙出生,許多人曾面臨破產的窘境;在學校也並不活躍,是如同你我一樣的普通人。   為什麼他們明明什麼都沒有,卻

能抵達財富的頂點?作者認為這些超級富豪都擁有幾個關鍵要素:過人的膽識、強大的自信心與堅忍不拔的毅力,以及對未來的洞見,因而終能致富,成為超級富豪。書中的超級富豪顛覆了一般想像中的成功者形象,以下就是其中幾位。   ◎破產逆境中打造速食王國麥當勞──雷.克洛克   雷.克洛克高中二年級輟學後,先後在多個行業謀生,工作不穩定的他,甚至破產。遭遇如斯困境後,他仍不放棄,努力東山再起,創立一間小型公司,銷售混合攪拌器。某天他發現加州一家小餐廳,使用了八臺他的機器。因未曾有餐廳採用那麼多臺機器,克洛克決定親自前往,參觀他們的作業方式。他發現這家由麥當勞兄弟經營的小餐廳極具潛力,便向兄弟提出加盟要求,條

件是他可以在美國任何地方開設餐廳。   克洛克不但發現了麥當勞的潛力,更厲害的是,他還為麥當勞的成功,打下了最強的基礎。他詳盡規範這家連鎖企業的加盟經營模式,包括經營、管理、公關、食物的味道等,都嚴格要求。他快速的在全美各地開設連鎖餐廳,同時確保每家分店都能複製這套成功模式,一磚一瓦建起一道巍峨華麗的金拱門。   雷.克洛克擁有自信與毅力,在面對困境時毫不退縮。他不僅洞見了麥當勞餐廳與加盟產業的潛力,更重要的是他不畏風險快速展店,最終獲致巨大的財富。   ◎負債危機中翻身建立航運帝國──丹尼爾.路德維希   丹尼爾.路德維希高中尚未畢業,就因為對船與航海的濃厚興趣而輟學,到碼頭工作。他在

相關工作間流連,但總是負債,始終無法累積財富。直到他學會借貸資金為槓桿後,才擺脫負債的窘境,也創立自己的造船公司。   真正使路德維希累積巨大財富的,是對未來趨勢的精準預測,並大膽投注其中。他判斷美國不再適合經營航運,於是將目光投向充滿未知的遠東。他選擇太平洋另一岸的日本為新的根據地,設立造船廠,擴張自己的船隊。日本低廉的勞力與原料成本,使獲利能夠大幅增加。他更在世界各地稅負低廉的國家,設立公司營運管理船隊,將觸角伸展到全世界。他的船隊規模甚至大過著名的希臘船王。   路德維希即使負債仍然不屈不撓,大膽運用資金槓桿,且發掘日本的發展潛力,最終從一無所有的年輕小夥子搖身變為超級富豪,白手起家

建立橫跨全球的龐大航運帝國。   ◎實現不可能的科學家──艾德溫.蘭德   艾德溫.蘭德專精於光學研究。某一天他替女兒拍照時,女兒不耐煩的問要等待多久才能看到相片。他向女兒解釋相片沖洗原理的同時,驚覺照相技術的基本問題──等待很長時間才能看到成品。於是他開始研發從拍攝的照相機中直接取得相片的技術。他曾為此徵詢許多專家的意見,得到的回答都很一致──那不可能實現,不必浪費時間。   然而蘭德沒有因此退縮,仍投入研發。他找到合適的材料,克服沖洗相片時,劇烈溫度變化與潮溼等可能使成像失敗的變數,研發出短時間內取得成品,品質也媲美傳統相片的相機──拍立得,這項產品很快就受到廣泛的歡迎,銷售遍及世界各

地。     蘭德洞察快速照相技術的潛在市場,並鍥而不捨的研究。敢於挑戰不可能的自信與膽識,使他躋身超級富豪的行列。   名列書中的每一位超級富豪,無不依憑膽識、自信、毅力與洞見,走出自己獨有的致富路徑,從一無所有攀爬至財富金字塔的頂峰,在一片荒蕪中建立起企業帝國。參考這些超級富豪如何致富,你也可能成為他們的一員! 名人推薦   王莉莉 《祕密》系列譯者、《啟動夢想吸引力》作者   李勛 知名理財作家   許耀仁 《揮別卡關人生》作者   (按姓氏筆劃排列)

當沖股票推薦進入發燒排行的影片

我很多年前就買了舊版的亞當理論(紫色綠色封面那一版),
很快的看完就把它放到書架上生灰塵....
以為這是一本廢話一堆卻沒給我實際做法的書....

我錯了。

好多年後,我終於下定決心,
跟著書本後半段的方法練練看。
『二次映像圖真的這麼好用?』我帶著滿心的懷疑....
他說要我們拿透明膠片貼在走勢圖上跟著描,
描完之後把膠片重疊到最新的行情上,
然後左右翻、上下翻並且對起來。

為了驗證,我還真的跑去書局買了一大疊的透明投影片,
回家把它剪成一小塊一小塊,
貼在電腦螢幕上,開始翻翻翻。
就這樣練了大概有半年...

一開始抱著姑且一試的心態(根本不相信!),
但隨著練習次數越來越多,
我從充滿質疑的『真的嗎?』
變成睜大眼睛的『太扯了!』
#翻出來的走勢真的到了!
(我媽每天都問我為什麼跪在螢幕前面....)

「亞當教我們用減法來交易,懂愈少交易愈好!
本書後1/3的「二次映像圖」(翻亞當)
拿來預估目標價以及交易計劃超好用喔!
#翻1000次亞當,#你只會跪它1000次!」
(這也是我寫給出版社的推薦序)
9/30晚上來聊聊翻亞當有多簡單,多好用!
哪些情形不該翻?
哪些情形翻出去但卻爛掉?
這些都是我們要密切關注的跡象喔!



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投資人參與股票申購獲利影響之研究-以申購行為為干擾效果

為了解決當沖股票推薦的問題,作者劉玉惠 這樣論述:

本研究探討投資人申購中籤與後續股票出售獲利的行為,分析投資人屬性與投資人交易的相關性,並瞭解投資人背景特性及申購行為對於投資人申購獲利的影響,檢驗投資人的申購行為對投資人背景特性及投資人申購獲利是否具有干擾效果,最後分析企業申購成效對投資申購獲利是否具有顯著影響。本研究以某大型證券分公司投資人申購行加入分析,投資人於107年1月1日至109年12月31日期間參與公開申購並中籤,而後續完成賣出交易,並摒除已銷戶之客戶資料,取得469位投資人與768筆交易資料。實證結果顯示投資人屬性與投資人交易具有顯著關聯性,女性、年齡較低或學生身份的投資人偏向交易筆數、金額與規模較小;年齡較高、軍警公教與或從

事資訊科技的投資人交易偏向交易筆數、金額與規模普通。另外,結果證實投資人性別、年齡對於投資人申購獲利具有顯著差異;女性投資人的投資報酬率明顯高於男性投資人,而60歲以上的投資人有較高的投資報酬率。申購行為的中籤累積次數對申購獲利具有差異,僅有一次中籤的投資報酬率明顯高於兩次以上中籤的投資人,而標的交易經驗中未曾交易購買該申購標的的投資人,其投資報酬率明顯較高。本研究亦發現投資人的投資年資會因標的交易經驗不同對投資報酬率具有干擾效果;投資人性別,年齡、職業與投資年資會因中籤持有時間不同造成投資報酬率有顯著的干擾影響。最後驗證企業申購成效對投資人申購獲利有顯著正向影響,企業規模越大造成投資人投資報

酬率越小,而申購合格件越多、申購中籤率與申購報酬率越高則造成投資人投資報酬率也越大。本研究結果可以提供證券商依據投資人背景屬性與交易特性進行申購推薦,以利適合的投資人參與申購,並且作為投資人參與申購標的選擇時的參考。

完美投資組合:親訪10位投資界傳奇的長勝策略

為了解決當沖股票推薦的問題,作者羅聞全,史蒂芬.佛斯特 這樣論述:

6位諾貝爾獎得主+3位實務專家+1位金融教授 ────傾力鉅獻──── ★籌備10年,全球獨家與10位投資先驅面對面親訪 ★《漫步華爾街》作者墨基爾強力推薦 ★英美經濟學家、政府財政顧問、跨國企業總裁盛讚 首度同台!親炙10位大師的殿堂級策略。 投資的甜蜜點!學習用最低風險賺取最高報酬。 新手與老手必讀!掌握基礎理論,打造完美組合。   投資史上最有價值的10 堂課,破除過往投資迷思,   重新解讀市場走向,建立持久獲利的組合!   「真有完美的投資組合,能在風險與報酬間取得平衡?」   麻省理工教授羅聞全、金融學教授佛斯特,   透過親訪10位投資界領袖來檢驗這個問題──   

哈利.馬可維茲──1990年諾貝爾經濟學奬得主,現代投資組合理論奠基者   →第一個正式提出分散投資概念的人,即不犧牲預期報酬,也能降低風險。   威廉.夏普──1990年諾貝爾經濟學奬得主,資本資產定價模型奠基者   →大力支持低成本投資,即投資無風險資產(抗通膨公債)和市場投資組合。   尤金.法馬──2013年諾貝爾經濟學獎得主,現代財務學之父   →重視小型股與價值股,唯有承擔更高的風險,才能達成更高的預期報酬。   約翰.柏格──指數基金之父,先鋒集團創辦人   →支持低成本指數型基金,投資時須衡量風險、時間、成本和報酬。   邁倫.修爾斯──1997年諾貝爾經濟學獎得主  

 →最重要的是風險管理,須避開尾部風險,善用上漲的尾部利得。   羅伯特.默頓──1997年諾貝爾經濟學獎得主   →提供有意義的資訊給專業經理人,就能替你調配完美投資組合。   馬丁.萊柏維茲──摩根士丹利的常務董事   →重點是評估你能承受的風險,除了股票,也要有債券和其他固定收益資產。   羅伯.席勒──2013年諾貝爾經濟學獎得主,著有《非理性繁榮》   →布局國際,比例需比國內股更高。避免投資自己的產業,以免雙重打擊。   查爾斯.艾利斯──全球十二大投資領袖終身貢獻獎得主   →最重要的是了解自己,根據年齡、收入、支出等資訊,建立專屬組合。   傑諾米.席格爾──華頓商學

院Russell E. Palmer金融學教授   →投資期間愈長,投入股票的比率就要愈高,以低成本股票指數基金為主。   我們將深入了解這些傑出人物的背景、知識及其貢獻,他們提出關於完美投資組合的想法,為當今的散戶投資人與專業經理人提供寶貴見解。   無論是散戶或專業經理人,都在追尋對的投資組合,   期望能在特定風險下賺取最高預期報酬,因此面臨幾個問題:   .分散投資到底所指為何,又為何重要?   .應該投資指數型基金就好,還是要主動管理投資組合?   .選股和市場時機操作有多重要?   .與國內投資相比,海外投資有多重要?   .股票風格的不同,例如小型股和價值股等,有何重要性?

  .當其他投資人的行為不太理性時,我們應如何投資?   本書將解答上述問題,並綜合10位投資先驅的珍貴洞見,提供更多見解。   ◎七項最重要的投資原則,助你建立完美投資組合:   1. 判斷你在財務規劃上願意投入多少時間和心力。   2. 判斷你目前和未來有哪些財務需求。   3. 找出你的財務損益舒適區。   4. 想一想你的投資哲學、你對於市場的信念。   5. 列出你擁有的全部資產、你希望持有的資產。   6. 培養對於當前投資環境的認知。   7. 避免明顯的投資錯誤。   ◎16種投資人原型,你是哪一型?   根據風險趨避程度、目前與未來的財富能力、目前與未來的財務需求以及

投資環境,投資人可分為16種類型。本書附有分類測驗,當你找出自己屬於哪種原型,就能建立專屬完美投資組合。 完美推薦   Jet Lee/「Jet Lee的投資隨筆部落格」版主   林威宇/財報狗行銷經理   張遠/「Ffaarr的投資理財部落格」版主   雷浩斯/價值投資者、財經作家   劉瑞華/清華大學經濟系教授   (以上依姓名筆劃順序排列) 國際讚譽   「這是一本讀來令人愉快的書,關於如何建立最佳投資組合,這些金融先驅塑造了我們的理解方式。《完美投資組合》巧妙地闡釋了諾貝爾獎得主及重要投資專業人士的生活與智慧,為學者和從業者提供了具有啟發性的見解。」──柏頓.墨基爾(Burto

n G. Malkiel),《漫步華爾街》作者   「縱觀歷史,人們一直希望透過對自身資產的管理來保護自己的未來。這本精彩的書描述了一群學者和實踐者,如何在20世紀開發出系統化的方法來實現這個目標。透過探索這些先驅之間的差異,《完美投資組合》提出了一個框架,使我們每個人都能反思自己的投資組合。」──黛安.科伊爾(Diane Coyle),劍橋大學教授、經濟學家、前英國財政部顧問   「從馬可維茲開始,深入了解投資組合理論的發展。」──泰勒.科文(Tyler Cowen),美國經濟學家、部落格邊際革命(Marginal Revolution)的主筆   「羅聞全與佛斯特講述了十位創新者的故

事,過去50年來,這些創新者在投資領域發起了革命。作者深入研究了他們的個人歷史,並解釋他們的創新如何改善數百萬名投資者的投資體驗。這本有趣的書出色地概述了現代金融的發展。」──大衛.布斯(David G. Booth),德明信基金(Dimensional Fund Advisors)總裁   「羅聞全與佛斯特建構了一個『完美組合』,其中包含最詳盡的傳記、相異卻互補的想法,這些想法會讓當今最有思想的投資者獲益良多。本書不僅能幫助個人確定最適合自己的方法,還為機構提供了一個誘人的藍圖,以實現更好的個人化投資方案。」──彼得.漢考克(Peter Hancock),美國國際集團(AIG)前總裁暨執行

長、摩根大通集團前財務長   「羅聞全與佛斯特寫了一本關於投資的重要書籍。每個人都應該閱讀《完美投資組合》,以了解諾貝爾獎得主及投資界的思想領袖對於選擇正確的投資組合有何看法。作者出色地運用非技術語言,解釋了這些領袖在方法上的異同。」──茲威.勃狄(Zvi Bodie),美國經濟學家、《投資學》(Investments)共同作者   「這本非常有價值的書能引導我們了解現代投資組合理論的基礎,並結合了實現這一切的實踐者的強大見解。完美的閱讀體驗!」──班尼特.格魯布(Ben Golub),貝萊德(BlackRock)投資管理公司首席風險總監   「你是否曾想過,有沒有一種更好的投資方式?《

完美投資組合》達成了一項傑出的成就,藉由帶領讀者了解現代投資管理的演變,提供了答案。作者結合了有趣的軼事與豐富的解釋,為投資組合選擇的發展提供了路線圖。本書適合新手及經驗豐富的投資者,它清楚地表明,尋找完美的投資組合是一項引人入勝且永無止境的追求。」──瑪琳.奧哈拉(Maureen O’Hara),美國財務學會(American Finance Association)前主席   「如果你能深入一些史上最偉大投資者的腦海中,那會怎麼樣?如果你有一個直接進入他們頭腦的入口,那就太好了。但實際上,想要學會以他們的方式思考,需要多年的努力,或者,你只要讀《完美投資組合》就夠了。」──馬克.里斯(M

ark Reeth),商業內幕(Business Insider)新聞網   「羅聞全與佛斯特撰寫了一部現代金融的知識史,書中的採訪包含了具有影響力的學者、深思熟慮的實踐者……《完美投資組合》突出了這些偉大的辯論,為這些想法背後的人們提供了迷人的見解,並提出關於權力的重要問題 以及科學投資方法的局限性。」──丹尼爾.拉斯姆森(Daniel Rasmussen),Verdad Advisers創始合夥人   「羅聞全與佛斯特最新出版的《完美投資組合》,內容豐富、值得一讀。」──馬丁.福里德森(Martin Fridson),Lehmann Livian Fridson Advisors首席投

資長   「《完美投資組合》提供了關於現代金融演變的迷人視角,讀起來幾乎就像一本故事書一樣,將概念、人物及其對金融業的影響編織在一起。」──梅根.薩索尼斯(Megan Czasonis),State Street Associates常務董事   「總而言之,我強烈推薦這本書。我相信新手與經驗豐富的投資者都值得花時間來讀。」──華倫.米勒(Warren D. Miller),部落格CFA Institute Enterprising Investor撰稿人

運用直交表因素配置進行循環神經網路之最佳化研究

為了解決當沖股票推薦的問題,作者郭育坤 這樣論述:

  辨識系統在現今社會已成為不可或缺的一部分,從早期AI人工智慧的發展,到如今深度學習成為主流。科技的發展一日千里,而深度學習的運算卻日漸複雜,但相對來說,辨識能力也隨著深度學習技術更加純熟而提升。  本研究利用卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN),作為特徵提取並結合長短期記憶模型(Long Short-term memory,LSTM)來預測,這樣的模型為循環神經網路(Recurrent Neural Network,RNN)中的一種。將此模型放在Google雲端硬碟裡的Colaboratory環境下執行,並搭配GPU加速器加速程式碼的運行速度,

以田口品質工程實驗設計探討影響準確度的控制因子和水準,其中因子包含:卷積層激勵函數、池化層大小、輸出層激勵函數、Loss損失函數、Optimizer優化函數及Metrics評估準確率方法等6項。本實驗選擇L12直交表進行實驗,並將實驗結果計算S/N比、平均值反應圖及反應表,以期得到最佳化參數配置,本研究結果經確認實驗得知卷積層激勵函數elu、池化層大小3x3、輸出層激勵函數tanh、Loss損失函數binary_crossentropy、Optimizer優化函數adam、Metrics評估準確率方法accuracy為最佳化參數組合。